kafka python 多线程，手动提交

内容导读

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内容图文

原文：https://blog.csdn.net/xiaofei2017/article/details/80924800

#encoding=utf-8
'''
@author: sea
'''
import threading
 
import os
import sys
from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition, OffsetAndMetadata
 
from consumers.db_util import *
from consumers.json_dispose import *
from collections import OrderedDict
 
 
threads = []
# col_dic, sql_dic = get()
 
 
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, thread_name, topic, partition):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.thread_name = thread_name
        # self.keyName = keyName
        self.partition = partition
        self.topic = topic
 
    def run(self):
        print("Starting " + self.name)
        Consumer(self.thread_name, self.topic, self.partition)
 
    def stop(self):
        sys.exit()
 
 
def Consumer(thread_name, topic, partition):
    broker_list = '172.16.90.63:6667, 172.16.90.58:6667, 172.16.90.59:6667'
    '''
    fetch_min_bytes（int） - 服务器为获取请求而返回的最小数据量，否则请等待
    fetch_max_wait_ms（int） - 如果没有足够的数据立即满足fetch_min_bytes给出的要求，服务器在回应提取请求之前将阻塞的最大时间量（以毫秒为单位）
    fetch_max_bytes（int） - 服务器应为获取请求返回的最大数据量。这不是绝对最大值，如果获取的第一个非空分区中的第一条消息大于此值，
                            则仍将返回消息以确保消费者可以取得进展。注意：使用者并行执行对多个代理的提取，因此内存使用将取决于包含该主题分区的代理的数量。
                            支持的Kafka版本> = 0.10.1.0。默认值：52428800（50 MB）。
    enable_auto_commit（bool） - 如果为True，则消费者的偏移量将在后台定期提交。默认值：True。
    max_poll_records（int） - 单次调用中返回的最大记录数poll()。默认值：500
    max_poll_interval_ms（int） - poll()使用使用者组管理时的调用之间的最大延迟 。这为消费者在获取更多记录之前可以闲置的时间量设置了上限。
                                如果 poll()在此超时到期之前未调用，则认为使用者失败，并且该组将重新平衡以便将分区重新分配给另一个成员。默认300000
    '''
    consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=broker_list,
                             group_id="xiaofesi",
                             client_id=thread_name,
                             enable_auto_commit=False,
                             fetch_min_bytes=1024*1024,#1M
                             # fetch_max_bytes=1024 * 1024 * 1024 * 10,
                             fetch_max_wait_ms=60000,#30s
                             request_timeout_ms=305000,
                             # consumer_timeout_ms=1,
                             # max_poll_records=5000,
                             # max_poll_interval_ms=60000 无该参数
                             )
    #查出数据库上次保存的offset，此offset已经是上次消费最后一条的offset的offset+1,也就是这次消费的起始位
    dic = get_kafka(topic, partition)
    tp = TopicPartition(topic, partition)
    print(thread_name, tp, dic['offset'])
    #分配该消费者的TopicPartition，也就是topic和partition，根据参数，我是三个消费者，三个线程，每个线程消费者消费一个分区
    consumer.assign([tp])
    #重置此消费者消费的起始位
    consumer.seek(tp, dic['offset'])
    print("程序首次运行\t线程:", thread_name, "分区:", partition, "偏移量:", dic['offset'], "\t开始消费...")
    num=0 #记录该消费者消费次数
    # end_offset = consumer.end_offsets([tp])[tp]
    # print(end_offset)
    while True:
        args = OrderedDict()
        msg = consumer.poll(timeout_ms=60000)
        end_offset = consumer.end_offsets([tp])[tp]
        print('已保存的偏移量', consumer.committed(tp),'最新偏移量，',end_offset)
        if len(msg) > 0:
            print("线程:", thread_name, "分区:", partition, "最大偏移量:", end_offset, "有无数据,", len(msg))
            lines=0
            for data in msg.values():
                for line in data:
                    lines+=1
                    line = eval(line.value.decode('utf-8'))
                    '''
                    do something
                    '''
            # 线程此批次消息条数
            print(thread_name,"lines",lines)
            #数据保存至数据库
            
#             is_succeed = save_to_db(args, thread_name)
            is_succeed=True
            if is_succeed:
                #更新自己保存在数据库中的各topic, partition的偏移量
                is_succeed1 = update_offset(topic, partition, end_offset)
                #手动提交偏移量 offsets格式：{TopicPartition:OffsetAndMetadata(offset_num,None)}
                consumer.commit(offsets={tp:(OffsetAndMetadata(end_offset,None))})
                print(thread_name,"to db suss",num+1)
                if is_succeed1 == 0:
                    #系统退出？这个还没试
                    os.exit()
                    '''
                    sys.exit()   只能退出该线程，也就是说其它两个线程正常运行，主程序不退出
                    '''
            else:
                os.exit()
        else:
            print(thread_name,'没有数据')
        num+=1
        print(thread_name,"第",num,"次")
 
 
if __name__ == '__main__':
    try:
        t1 = MyThread("Thread-0", "test", 0)
        threads.append(t1)
        t2 = MyThread("Thread-1", "test", 1)
        threads.append(t2)
        t3 = MyThread("Thread-2", "test", 2)
        threads.append(t3)
 
        for t in threads:
            t.start()
 
        for t in threads:
            t.join()
 
        print("exit program with 0")
    except:
        print("Error: failed to run consumer program")

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的kafka python 多线程，手动提交全部内容，希望文章能够帮你解决kafka python 多线程，手动提交所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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